당신은 아마도 기계 학습과 인공 지능에 대해 들어 본 적이 있지만, 당신은 그들이 무엇인지 알고 있는지 확신합니까? 당신이 그들을 이해하기 위해 노력한다면, 당신은 혼자가 아닙니다. 기계 학습은 기본적으로 사물 라벨러입니다. 기계 학습은 기본적으로 사물 라벨러입니다. 나는 훈련에 의해 통계학자이자 신경 과학자이며, 우리는 통계학자가 물건을위한 가장 건조하고 지루한 이름을 선택하는 명성을 가지고 있습니다.우리는 그것이 에 말하는 것을 정확히하는 것을 좋아합니다.당신은 우리가 기계 학습이라고 부르는 것을 알고 있습니까? 일반적인 믿음과는 달리 기계 학습은 마법의 마법 상자가 아니며 VC 자금 30 억 달러의 이유도 아닙니다. 당신이 해커 뉴스에서 읽는 것보다 훨씬 덜 흥미로운 소리가 들린다.그러나 우리가 그것을 사물 라벨링이라고 불렀다면이 주제에 대해 읽기에 충분히 흥분했을까? thing-labeler 그것은 현상적으로 유용하지만 소리처럼 과학 소설이 아닙니다. 그것은 현상적으로 유용하지만 소리처럼 과학 소설이 아닙니다. 인공 지능 (AI)에 대해 어떻게 생각하십니까? 학자들은 AI가 무엇인지 그리고 무엇이 아닌지의 뉘앙스에 대해 논쟁하는 반면, 업계는 특정 유형의 기계 학습을 언급하기 위해이 용어를 사용하고 있습니다. 사실, 대부분의 시간 동안 사람들은 그들을 교환 할 수있게 사용하고, 나는 그것과 함께 살 수 있습니다. 그래서 AI는 사물 라벨링에 관한 것입니다. 당신은 로봇을 기대하고 있습니까? 자신의 마음, 인간적인 무언가를 가진 과학 소설? 글쎄, 오늘날의 AI는 그런 것이 아닙니다. 그러나 우리는 모든 것에서 인간의 특징을 볼 수있는 종류입니다. 우리는 토스트에 얼굴을보고, 구름에 몸을 볼 수 있으며, 만약 내가 양복에 두 개의 버튼을 칠한다면, 나는 그것에 대해 왜 흥분해야 하는지 보여드릴게요 사진에 뭐가 보이시나요? 이제 당신의 두뇌가 그 픽셀을 사용하여 그 대답을 얻기 위해 무엇을 했는지 말해 보십시오. 당신은 단지 당신의 감각을 통해 상당히 복잡한 데이터를 가져 왔고 마치 마법처럼 그것을 ‘고양이’라고 표시했습니다. 기계 학습은 새로운 프로그래밍 패러다임, 컴퓨터에 당신의 소원을 전달하는 새로운 방법입니다. 기계 학습은 새로운 프로그래밍 패러다임, 컴퓨터에 당신의 소원을 전달하는 새로운 방법입니다. 전통적인 프로그래밍 접근 방식에서 프로그래머는 픽셀과 레이블에 대해 열심히 생각하고, 우주와 의사 소통하고, 영감을 채널하고, 마침내 모델을 수작업합니다. 모델은 컴퓨터가 데이터를 레이블로 변환하는 데 사용하는 조리법입니다.이 모델은 기계가 입력을 출력으로 변환하는 데 사용하는 일부 코드이며 프로그래머가 수동으로 만들거나 알고리즘에 의해 데이터에서 배울 수 있습니다. 그러나 그 지침이 무엇인지 생각해보십시오.이 픽셀로 실제로 무엇을하고 있습니까? 당신은 그것을 표현할 수 있습니까? 그리고 지금 그것은 단지 작동합니다, 당신은 그것이 어떻게 작동하는지조차 모른다. Eons의 진화 지시가 아니라 예를 들어 설명하라. 지시가 아니라 예를 들어 설명하라. 컴퓨터에 "여기서 고양이의 수많은 사례를 살펴보고, 비 고양이의 수많은 사례를 살펴보고, 스스로 알아보십시오"라고 말할 수 있다면 더 좋지 않을까요? 그것은 완전히 다른 프로그래밍 패러다임입니다. 지금, 명시적인 지시를 제공하는 대신, 당신은 예를 사용하여 프로그래밍하고 기계 학습 알고리즘은 당신의 데이터에서 패턴을 찾고 당신이 스스로 쓸 수없는 지시로 변환합니다. 그 AI는 당신이 말할 수없는 것을 자동화 할 수 있습니다. AI는 당신이 말할 수없는 것을 자동화 할 수 있습니다. 이것은 우리가 이전에 할 수 없었던 방식으로 컴퓨터에 우리의 소원을 표현하는 것에 관한 것입니다.우리는 컴퓨터가 우리를 위해 일을하도록하는 것을 좋아합니다.그러나 우리가 지침이 정말로 생각하기 어렵다면 어떻게 지시를 줄 수 있습니까? AI와 기계 학습은 말할 수 없는 것을 자동화하는 것에 관한 것입니다.이것은 지침 대신 예를 사용하여 자신을 설명하는 것에 관한 것입니다.이것은 우리가 과거에 컴퓨터가 우리를 도울 수 없었기 때문에 우리가 지침을 표현할 수 없기 때문에 거대한 작업 클래스를 해제합니다.이 모든 작업이 가능해졌습니다 - 기계 학습은 인간의 진보에서 근본적인 점프를 나타냅니다.
